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表征退化
分布 自监督与表征学习1视觉语言模型1
01 02
面向对比多视图聚类的可靠聚类数估计
Reliable Clustering Number Estimation for Contrastive Multi-View Clustering
把「聚类数 k 未知」当作可学习变量，用簇内/簇间距离构造强化学习奖励来自动推断 k，并用成对表征差异自适应加权视图以缓解对比学习中的表征退化——这两点可直接迁移到视觉表征的无监督聚类与多视图融合流程中。
多模态大语言模型中对抗视觉表征退化的预测正则化
Predictive Regularization Against Visual Representation Degradation in Multimodal Large Language Models
提出预测正则化（PRe）强制中间层退化视觉特征预测初始视觉特征，为提升MLLM内部视觉表征质量提供可复用训练策略，可缓解语言驱动训练导致的视觉保真度下降。